JP6044319B2 - Human resource search apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、人材を検索する人材検索装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a human resource search apparatus and program for searching for human resources.
従来、人物の氏名や年齢等の身上情報、取得資格、所属や役職等の職務履歴等の人事情報を参照して、検索条件に合致する人材を検索する人材検索技術が知られている。この人材検索技術を用いて、新規事業に有用な人材を探したり、求人条件に合致した人材を探したりしている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a human resource search technique for searching for a human resource that matches a search condition by referring to personal information such as personal information such as a person's name and age, acquisition qualification, job history such as affiliation and position, etc. is known. Using this human resource search technology, we search for human resources that are useful for new businesses, or search for human resources that meet the recruitment conditions.
人材検索技術として、人事情報を記憶したプロファイルデータベースを参照して、検索条件に合致する人材を検索してその人材情報を提示する人材検索システムが知られている。例えば、人材の多面的な特徴(技術や業務、コミュニケーションのしやすさ、業務面以外の活動等)を収集して、プロファイルデータベースに記憶し、アクセスのしやすさに係る特性(知人情報、人事情報、関連あるいは経験したプロジェクト、業務面以外での活動状況)を提示する人材検索システムが知られている(特許文献1参照)。 As a human resource search technique, a human resource search system that searches a human resource that matches a search condition with reference to a profile database storing personnel information and presents the human resource information is known. For example, the multifaceted characteristics of human resources (techniques, operations, ease of communication, non-business activities, etc.) are collected and stored in the profile database, and characteristics related to accessibility (acquaintance information, personnel, etc.) There is known a human resource search system that presents information, related or experienced projects, and activity status other than business (see Patent Document 1).
しかし、従来の人材検索システムでは、専門分野=検索といった様に、検索条件に合致する情報を持つ人材が検索されるものにすぎない。 However, the conventional human resource search system merely searches for human resources having information that matches the search conditions, such as specialized field = search.
このため、例えば、ハイパフォーマー(優秀な成果を発揮する人材)等の特定のモデル人材に近い類型の人材(同様の資質や素養を兼ね備えた人材)を検索する場合に、評価項目が複数であると、複数の人材からモデル人材に近い人材を検索することができないおそれがあった。評価項目とは、人材の特性のうち、ある単一の評価対象に対する特性を示す項目とする。例えば、第1の評価項目について、第1の人材の値がモデル人材の値に最も近いものの、第2の評価項目について、第2の人材の値が第1の人材の値よりもモデル人材の値に近い場合に、第1、第2の人材のどちらがモデル人材により近い人材であるかを判定できないおそれがあった。 For this reason, there are multiple evaluation items when searching for human resources of similar types (human resources with similar qualities and skills) close to a specific model human resource such as high performers (human resources who exhibit excellent results). There was a risk that it would not be possible to search for human resources close to model human resources from a plurality of human resources. The evaluation item is an item indicating a characteristic for a single evaluation target among the characteristics of human resources. For example, for the first evaluation item, the value of the first human resource is closest to the value of the model human resource, but for the second evaluation item, the value of the second human resource is higher than that of the first human resource. When the values are close to each other, it may be impossible to determine which of the first and second human resources is closer to the model human resource.
本発明の課題は、複数の評価項目の値からなる評点パターンがモデル人材に近い人材を検索できるようにすることである。 An object of the present invention is to make it possible to search for human resources whose score pattern composed of values of a plurality of evaluation items is close to model human resources.
本発明の人材検索装置は、複数の人材について、各人材の評価対象の特性を示す複数の評価項目の値からなる評点パターンを記憶する記憶手段と、人材検索の基準となるモデル人材と、人材検索条件情報との指定を受け付ける指定手段と、前記記憶された評点パターンのうち、前記指定されたモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとの相関度を導出する相関度導出手段と、前記人材検索条件情報に応じて、前記導出された評点パターンの相関度が高くて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する人材検索手段と、 前記検索された人材の人材情報を出力する出力手段と、前記モデル人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積と前記検索対象の人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積との面積一致度を導出する面積一致度導出手段と、を備え、前記人材検索手段は、前記導出された面積一致度に基づいて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する。 The human resource search device of the present invention includes a storage means for storing a score pattern composed of values of a plurality of evaluation items indicating characteristics of evaluation targets of each human resource, a model human resource serving as a reference for human resource search, and a human resource. A specifying means for receiving specification of search condition information, and a degree of correlation deriving means for deriving a degree of correlation between the score pattern of the specified model person among the stored score patterns and the score pattern of the person to be searched And, according to the human resource search condition information, a human resource search unit that searches the human resources to be searched for human resources having a high degree of correlation of the derived score pattern and whose score pattern is close to the model human resource. Based on the output means for outputting the human resource information of the human resources, the area of the figure expressed based on the rating pattern of the model human resources, and the rating pattern of the human resources to be searched An area coincidence degree deriving unit for deriving an area coincidence degree with the area of the figure to be expressed, and the human resource search unit finds a human resource whose score pattern is close to the model human resource based on the derived area coincidence degree A search is made from the human resources to be searched .
本発明によれば、複数の評価項目の値からなる評点パターンがモデル人材に近い人材を検索することができる。 According to the present invention, it is possible to search for a human resource whose score pattern composed of a plurality of evaluation item values is close to a model human resource.
以下、添付図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。 Embodiments according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. The present invention is not limited to the illustrated example.
図1〜図10を参照して、本発明の実施の形態を説明する。先ず、図1〜図3を参照して、本実施の形態の装置構成を説明する。図1は、人材検索システム1を示すブロック図である。図2は、人材検索サーバ10の機能構成を示すブロック図である。図3は、端末装置20の機能構成を示すブロック図である。
An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, the device configuration of the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a human resource search system 1. FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration of the human
図1に示す人材検索システム1は、複数の評価項目のパターンがモデル人材に近い人材を検索してその人材情報を表示するシステムである。人材検索システム1は、所定の会社(以下、会社CO1とする)内に設置され、会社CO1内の人材の検索に用いられるものとする。しかし、この構成に限定されるものではない。 A human resource search system 1 shown in FIG. 1 is a system that searches for human resources whose patterns of evaluation items are close to model human resources and displays the human resource information. The human resource search system 1 is installed in a predetermined company (hereinafter referred to as company CO1) and is used for searching for human resources in the company CO1. However, it is not limited to this configuration.
図1に示すように、人材検索システム1は、人材検索装置としての人材検索サーバ10と、端末装置20と、を備える。人材検索サーバ10及び端末装置20は、通信ネットワークNを介して互いに接続されている。
As shown in FIG. 1, the human resource search system 1 includes a human
人材検索サーバ10は、端末装置20で入力された人材検索条件情報に応じて、複数の評価項目の値のパターン(評点パターン)が指定モデル人材に近い人材を検索してその人材情報を端末装置20に提供するサーバ装置である。端末装置20は、人材検索条件情報等の入力の受け付けと、人材検索サーバ10から受信した人材情報の表示とを行うPC(Personal Computer)等の端末装置である。
The human
通信ネットワークNは、会社CO1内のイントラネットとするが、これに限定されるものではなく、インターネット等としてもよい。また、人材検索システム1が、一台の端末装置20を備える構成とするが、複数台の端末装置20を備える構成としてもよい。
The communication network N is an intranet in the company CO1, but is not limited to this, and may be the Internet or the like. Further, the human resource search system 1 is configured to include one
次いで、図2を参照して、人材検索サーバ10の内部の機能構成を説明する。図2に示すように、人材検索サーバ10は、相関度算出手段、面積一致度算出手段、人材検索手段としてのCPU(Central Processing Unit)11と、操作部12と、RAM(Random Access Memory)13と、表示部14と、記憶部15と、指定手段、出力手段としての通信部16と、を備える。人材検索サーバ10の各部は、バス17を介して互いに接続されている。
Next, the internal functional configuration of the human
CPU11は、人材検索サーバ10の各部を制御する。CPU11は、各種プログラムのうち指定されたプログラムを記憶部15から読み出してRAM13に展開し、展開されたプログラムとの協働で各種処理を実行する。
The
CPU11は、人材検索プログラム151に従い、端末装置20を介して通信部16によりモデル人材指定情報及び人材検索条件情報の指定入力を受け付け、記憶部15に記憶された、モデル人材指定情報のモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとの相関度及び面積一致度を算出する。そして、CPU11は、人材検索条件情報に応じて、算出した評点パターンの相関度及び面積一致度が高くてモデル人材に評点パターンが近い人材を検索対象の人材から検索し、通信部16により、検索された人材の人材情報を含む人材検索結果表示画面情報を端末装置20に送信する。
In accordance with the human
操作部12は、各種文字等の入力用のキーを有するキーボードを備え、各キー入力に応じた操作情報をCPU11に出力する。
The
RAM13は、揮発性の半導体メモリ等の記憶部であり、各種データ及び各種プログラムを格納するワークエリアを有する。
The
表示部14は、LCD(Liquid Crystal Display)、EL(ElectroLuminescent)ディスプレイ等の表示パネルを備える表示部であり、CPU11から入力される表示情報に応じて表示パネルに各種表示を行う。
The
記憶部15は、各種データ及び各種プログラムの情報を読み出し及び書き込み可能に記憶する記憶部であり、HDD(Hard Disk Drive)で構成されている。記憶部15には、人材検索プログラム151、後述する人材情報データベース30、モデル人材情報40が記憶されている。
The
通信部16は、ネットワークカード等を有し、通信ネットワークN上の機器としての端末装置20と情報の送受信を行う。
The
次いで、図3を参照して、端末装置20の内部の機能構成を説明する。図3に示すように、端末装置20は、CPU21と、操作部22と、RAM23と、表示部24と、記憶部25と、通信部26と、を備える。端末装置20の各部は、バス27を介して互いに接続されている。
Next, the internal functional configuration of the
CPU21、操作部22、RAM23、表示部24、記憶部25、通信部26は、人材検索サーバ10のCPU11、操作部12、RAM13、表示部14、記憶部15、通信部16と同様の構成であり、説明の重複を避けるため、異なる構成を主として説明する。
The
CPU21は、記憶部25に記憶された人材検索結果表示プログラム251に従い、人材検索条件指定画面を表示部24に表示し、操作部22を介して人材検索条件情報及びモデル人材指定情報の入力を受け付け、通信部26により人材検索サーバ10に送信し、通信部26により人材検索結果表示画面情報を人材検索サーバ10から受信して表示部24に表示する。
In accordance with the human resource search
記憶部25には、人材検索結果表示プログラム251が記憶されている。通信部26は、通信ネットワークN上の機器としての人材検索サーバ10と情報の送受信を行う。
The
次に、図4(a)、(b)を参照して、人材検索サーバ10の記憶部15に記憶される情報の構成を説明する。図4(a)は、人材情報データベース30の構成を示す図である。図4(b)は、モデル人材情報40の構成を示す図である。
Next, the configuration of information stored in the
人材情報データベース30は、会社CO1の社員の人材情報を有するデータベースである。図4(a)に示すように、人材情報データベース30は、社員番号31、氏名32、所属33、役職34、行動力35、統率力36、自主性37、社交性38、論理性39等のフィールドを有する。
The
社員番号31は、会社CO1に所属する社員の識別番号である。氏名32は、社員番号31の社員の氏名である。会社CO1には、一例として、氏名32がA,B,C,D,E,F…の社員が所属するものとする。以下、氏名32がA,B,C,D,E,Fの社員を、社員A,B,C,D,E,Fとする。
The
所属33は、社員番号31の社員が所属する部署名である。役職34は、社員番号31の社員の役職である。
行動力35は、社員番号31の社員の特性としての行動力の値を示す。統率力36は、社員番号31の社員の特性としての統率力の値を示す。自主性37は、社員番号31の社員の特性としての自主性の値を示す。社交性38は、社員番号31の社員の特性としての社交性の値を示す。論理性39は、社員番号31の社員の特性としての論理性の値を示す。
The
行動力35、統率力36、自主性37、社交性38、論理性39を、人材の特性を評価する評価項目とする。各評価項目の値は、一例として0〜100の値であるものとする。人材毎の全ての評価項目(行動力35、統率力36、自主性37、社交性38、論理性39)の値のパターンを評点パターンとする。
モデル人材情報40は、所定の役職や役割等について理想的な評点パターンを有する架空の人材としてのモデル人材の人材情報である。図4(b)に示すように、モデル人材情報40は、モデル人材名41、行動力42、統率力43、自主性44、社交性45、論理性46のフィールドを有する。
The model
モデル人材名41は、モデル人材を識別する名称である。モデル人材名41は、例えば、モデル人材の特徴を表すものとされる。行動力42は、モデル人材名41のモデル人材の行動力の値を示す。統率力43は、モデル人材名41のモデル人材の統率力の値を示す。自主性44は、モデル人材名41のモデル人材の自主性の値を示す。社交性45は、モデル人材名41のモデル人材の社交性の値を示す。論理性46は、モデル人材名41のモデル人材の論理性の値を示す。
The model
モデル人材名41としては、例えば、営業部長、設計・開発・生産部長、企画部長、マネージャー、リーダーが用意されている。モデル人材名41が営業部長であるモデル人材は、各評価項目(行動力42、統率力43、自主性44、社交性45、論理性46)の値が営業部長であるために理想的な値をとる人材に設定されている。モデル人材名41が営業部長であるモデル人材の各評価項目の値は、実際の営業部長である社員Eの各評価項目の値と一致する必要はない。
As the model
また、モデル人材名41が設計・開発・生産部長であるモデル人材は、各評価項目の値が設計部長、開発部長又は生産部長であるために各評価項目の値が理想的な値をとる人材に設定されている。また、モデル人材名41がマネージャーであるモデル人材は、各評価項目の値が所属部署や役職によらずマネージャーとして理想的な値をとる人材に設定されている。また、モデル人材名41がリーダーであるモデル人材は、各評価項目の値が所属部署や役職によらずリーダーとして理想的な値をとる人材に設定されている。
In addition, model human resources whose model
次いで、図5(a)〜(f)を参照して、各社員の評点パターンを説明する。図5(a)は、モデル人材の評点パターンを示すレーダーチャートである。図5(b)は、社員Aの評点パターンを示すレーダーチャートである。図5(c)は、社員Bの評点パターンを示すレーダーチャートである。図5(d)は、社員Cの評点パターンを示すレーダーチャートである。図5(e)は、社員Dの評点パターンを示すレーダーチャートである。図5(f)は、社員Eの評点パターンを示すレーダーチャートである。 Next, with reference to FIGS. 5A to 5F, the score pattern of each employee will be described. FIG. 5A is a radar chart showing a rating pattern of model human resources. FIG. 5B is a radar chart showing the score pattern of employee A. FIG. 5C is a radar chart showing the score pattern of employee B. FIG. 5D is a radar chart showing the score pattern of employee C. FIG. 5E is a radar chart showing the score pattern of employee D. FIG. 5F is a radar chart showing the rating pattern of employee E.
設計・開発・生産部長をモデル人材とし、所属33が営業部の社員A,B,C,D,Eのうち、評点パターンがモデル人材に近い人材を検索するケースを考える。図5(a)〜(f)に示すように、モデル人材、各社員の評点を5角形のレーダーチャートで表した。しかし、レーダーチャートにおいて、どの社員の評点パターンがモデル人材の評点パターンに近いかを観察者が目視により判断することは難しいケースもある。本実施の形態では、各社員についての評点パターンの相関度と、評点パターンの面積一致度と、を用いて、評点パターンがモデル人材に近い度合いを判定する。
Consider a case in which the design / development / production department manager is a model human resource, and among the employees A, B, C, D, and E whose
評点パターンの面積とは、レーダーチャート内の各評点を結ぶ折れ線内の領域内の面積である。図5(a)に、評点パターンの領域AR1,AR2,AR3,AR4,AR5を示す。領域AR1は、レーダーチャートの中心点と、行動力の値を示す点と、統率力の値を示す点と、を結ぶ三角形の内部領域である。領域AR2は、レーダーチャートの中心点と、統率力の値を示す点と、自主性の値を示す点と、を結ぶ三角形の内部領域である。領域AR3は、レーダーチャートの中心点と、自主性の値を示す点と、社交性の値を示す点と、を結ぶ三角形の内部領域である。領域AR4は、レーダーチャートの中心点と、社交性の値を示す点と、論理性の値を示す点と、を結ぶ三角形の内部領域である。領域AR5は、レーダーチャートの中心点と、論理性の値を示す点と、行動力の値を示す点と、を結ぶ三角形の内部領域である。 The area of the rating pattern is the area in the area within the polygonal line connecting each rating in the radar chart. FIG. 5A shows score pattern areas AR1, AR2, AR3, AR4, and AR5. The area AR1 is an internal area of a triangle connecting the center point of the radar chart, the point indicating the value of action power, and the point indicating the value of command power. The area AR2 is a triangular inner area that connects the center point of the radar chart, the point indicating the value of leadership, and the point indicating the value of autonomy. The area AR3 is an internal area of a triangle that connects the center point of the radar chart, the point indicating the value of autonomy, and the point indicating the value of sociality. The area AR4 is an internal area of a triangle that connects the center point of the radar chart, the point indicating the social value, and the point indicating the logical value. The area AR5 is a triangular inner area that connects the center point of the radar chart, the point indicating the logical value, and the point indicating the value of the action power.
評点パターンの面積は、領域AR1の面積+領域AR2の面積+領域AR3の面積+領域AR4の面積+領域AR5の値で表される。なお、図5(a)〜図5(f)のレーダーチャートの評価項目の並び順は、右回りに、行動力、統率力、自主性、社交性、論理性の順で基本的に固定されているものとする。 The area of the score pattern is represented by the value of the area of the area AR1 + the area of the area AR2 + the area of the area AR3 + the area of the area AR4 + the area AR5. In addition, the arrangement order of the evaluation items of the radar charts in FIGS. 5A to 5F is basically fixed in the order of action power, leadership power, autonomy, sociality, and logic in the clockwise direction. It shall be.
次に、図6〜図10を参照して、人材検索システム1の動作を説明する。図6は、端末装置20で実行される人材検索結果表示処理を示すフローチャートである。図7は、人材検索条件指定画面300を示す図である。図8は、人材検索結果表示画面400を示す図である。図9は、人材検索サーバ10で実行される人材検索処理を示すフローチャートである。図10(a)は、モデル人材と社員Aとにおける複数の評点項目の散布図である。図10(b)は、モデル人材と社員Bとにおける複数の評点項目の散布図である。図10(c)は、モデル人材と社員Cとにおける複数の評点項目の散布図である。図10(d)は、モデル人材と社員Dとにおける複数の評点項目の散布図である。図10(e)は、モデル人材と社員Eとにおける複数の評点項目の散布図である。
Next, the operation of the human resource search system 1 will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a flowchart showing human resource search result display processing executed by the
図6〜図8を参照して、端末装置20で実行される人材検索結果表示処理を説明する。端末装置20において、操作部22を介して、会社CO1の人事担当者、管理職の社員等のユーザにより人材検索結果表示処理の実行指示が入力されたことをトリガとして、CPU21は、記憶部25から読み出されて適宜RAM23に展開された人材検索結果表示プログラム251との協働で、人材検索結果表示処理を実行する。
With reference to FIGS. 6-8, the human resource search result display process performed with the
図6に示すように、先ず、CPU21は、通信部26により人材検索サーバ10に通信のアクセスを行い、人材検索サーバ10に人材検索条件指定画面情報の要求を送信する(ステップS11)。そして、CPU21は、通信部26を介して人材検索条件指定画面情報を人材検索サーバ10から受信し、当該人材検索条件指定画面情報に応じた人材検索条件指定画面を表示部24に表示する(ステップS12)。
As shown in FIG. 6, first, the
図7を参照して、ステップS12で表示される画面例として人材検索条件指定画面300を説明する。人材検索条件指定画面300は、対象範囲指定部310と、検索結果件数指定部320と、モデル人材指定部330と、判定処理指定部340と、OKボタン350と、を有する。
With reference to FIG. 7, a human resource search
対象範囲指定部310は、モデル人材に評点パターンが近い人材の検索対象範囲としての所属部署の指定入力を受け付ける入力領域である。対象範囲指定部310では、営業部、設計部、開発部、生産部、企画部、総務部の少なくとも1つのチェックボックスによる指定入力が可能である。
The target
検索結果件数指定部320は、人材検索結果表示画面において、検索対象範囲の人材のうち人材検索結果として表示する人材情報の件数(人材の検索数)の指定入力を受け付ける入力領域である。検索結果件数指定部320では、1件、3件、5件、10件又は全てのいずれか1つのラジオボタンによる指定入力が可能である。
The search result
モデル人材指定部330は、モデル人材の指定入力を受け付ける入力領域である。モデル人材指定部330では、モデル人材として、営業部長、設計・開発・生産部長、企画部長、マネージャー、リーダーのいずれか1つのラジオボタンによる指定入力が可能である。
The model human
判定処理指定部340は、モデル人材に評点パターンが近い人材の判定処理の内容の指定入力を受け付ける入力領域である。判定処理指定部340では、相関度判定のみ、相関度+面積(一致度)判定のいずれか1つのラジオボタンによる指定入力が可能である。また、判定処理指定部340では、相関度+面積判定が指定入力される場合に、相関度の条件(評点パターンが近いとする相関度の下限)の数値の直接指定入力と、項目並替による面積判定を行うか否かのラジオボタンによる指定入力と、が可能である。相関度判定のみは、評点パターンの相関度のみを用いて人材を検索結果として判定する処理である。相関度+面積判定は、評点パターンの相関度及び面積一致度を用いて人材を検索結果として判定する処理である。項目並替による面積判定については、後述する。
The determination
OKボタン350は、対象範囲指定部310、検索結果件数指定部320、モデル人材指定部330及び判定処理指定部340で入力された指定情報に基づいて人材検索の実行指示の押下入力を受け付ける。対象範囲指定部310、検索結果件数指定部320及び判定処理指定部340で入力される指定情報を人材検索条件情報とし、モデル人材指定部330で入力される指定情報をモデル人材指定情報とする。
The
図6に戻り、CPU21は、操作部22を介して人材検索条件指定画面300に応じた人材検索条件情報及びモデル人材指定情報の入力を受け付ける(ステップS13)。そして、CPU21は、操作部22を介するOKボタン350の押下入力の有無に応じて、人材検索を実行するか否かを判別する(ステップS14)。人材検索を実行しない場合(ステップS14;NO)、ステップS13に移行される。
Returning to FIG. 6, the
人材検索を実行する場合(ステップS14;YES)、CPU21は、通信部26を介して、ステップS13で入力された人材検索条件情報及びモデル人材指定情報を人材検索サーバ10に送信する(ステップS15)。
When executing the human resource search (step S14; YES), the
そして、CPU21は、通信部26を介して、人材検索結果表示画面情報を人材検索サーバ10から受信し、当該人材検索結果表示画面情報に応じた人材検索結果表示画面を表示部24に表示する(ステップS16)。
Then, the
図8を参照して、ステップS16で表示される画面例として人材検索結果表示画面400を説明する。人材検索結果表示画面400は、指定情報部410と、人材検索結果部420と、モデル人材指定部330と、再検索ボタン430と、OKボタン440と、を有する。
With reference to FIG. 8, a human resource search
指定情報部410は、ステップS13で入力された人材検索条件情報及びモデル人材指定情報の表示領域である。人材検索結果部420は、人材検索条件情報及びモデル人材指定情報に応じて検索された検索結果として、モデル人材と評点パターンが近い人材の人材情報(氏名、各評点パターンのレーダーチャート、相関度、面積一致度)の表示領域である。また、人材検索結果部420のレーダーチャートには、モデル人材の評点パターンも含まれている。
The
再検索ボタン430は、人材の再検索実行を押下入力するためのボタンである。OKボタン440は、人材検索結果表示画面400の表示終了を押下入力するためのボタンである。
The
そして、CPU21は、操作部22を介する再検索ボタン430の押下入力の有無に応じて、再検索を実行するか否かを判別する(ステップS17)。再検索を実行する場合(ステップS17;YES)、ステップS11に移行される。再検索を実行しない場合(ステップS17;NO)、CPU21は、操作部22を介するOKボタン440の押下入力の有無に応じて、人材検索結果表示画面を表示終了するか否かを判別する(ステップS18)。人材検索結果表示画面を表示終了しない場合(ステップS18;NO)、ステップS16に移行される。人材検索結果表示画面を表示終了する場合(ステップS18;YES)、人材検索結果表示処理が終了する。
Then, the
次いで、図9を参照して、人材検索サーバ10で実行される人材検索処理を説明する。人材検索サーバ10において、人材検索結果表示処理のステップS11に対応して、通信部16により人材検索条件指定画面情報の要求を端末装置20から受信したことをトリガとして、CPU11は、記憶部15から読み出されて適宜RAM13に展開された人材検索プログラム151との協働で、人材検索処理を実行する。
Next, a human resource search process executed by the human
先ず、CPU11は、人材検索結果表示処理のステップS12に対応して、人材検索条件指定画面情報を生成して通信部16により端末装置20に送信する(ステップS21)。そして、CPU11は、人材検索結果表示処理のステップS15に対応して、通信部16により人材検索条件情報及びモデル人材指定情報を端末装置20から受信したか否かを判別する(ステップS22)。人材検索条件情報及びモデル人材指定情報を受信していない場合(ステップS22;NO)、ステップS22に移行される。
First, in response to step S12 of the human resource search result display process, the
人材検索条件情報及びモデル人材指定情報を受信した場合(ステップS22;YES)、CPU11は、人材情報データベース30及びモデル人材情報40を記憶部15から読み出し、モデル人材情報40のうちのステップS22で受信されたモデル人材指定情報に応じたモデル人材の評点パターンと、人材情報データベース30のうちのステップS22で受信された人材検索条件情報の検索対象範囲の人材の評点パターンと、の相関度を算出する(ステップS23)。
When the human resource search condition information and the model human resource designation information are received (step S22; YES), the
図10(a)〜図10(e)を参照して、ステップS23の相関度の算出を説明する。設計・開発・生産部長であるモデル人材の評点パターンと、検索対象範囲が営業部の社員A,B,C,D,Eの評点パターンと、の相関度の算出のケースとする。評点パターンの評点項目の値は、人材情報データベース30の対象社員のレコードの行動力35、統率力36、自主性37、社交性38、論理性39の値から読み出される。
With reference to FIGS. 10A to 10E, the calculation of the correlation degree in step S23 will be described. Assume that the case of calculating the correlation between the rating pattern of the model human resources who is the manager of the design / development / production department and the rating pattern of the employees A, B, C, D, and E whose search target range is the sales department. The value of the rating item of the rating pattern is read from the values of the
図10(a)では、横軸(x軸)がモデル人材の各評価項目の値であり、縦軸(y軸)が社員Aの各評価項目の値となる点をプロットしている。また、図10(a)には、モデル人材及び社員Aの各評価項目の回帰曲線と、当該回帰曲線のXY平面での式と、相対度R2と、が含まれている。モデル人材と比較対象の社員との2人の人材に応じた2組の評価項目の数値からなるデータ列を(x,y)={(xi,yi)}(i=1,2,…,n)とすると、相対度R2は、次式(1)で表される。但し、nは評価項目の数(ここでは5)であり、xバー,yバーは、それぞれデータx={xi},y={yi}の相加平均である。
相対度R2は、0から1の値をとり、その値が1に近付くほど、比較する社員Aのレーダーチャート上の評点パターンの形状が、モデル人材の評点パターンの形状に近いことを表す。図10(b)〜図10(e)の散布図は、図10(a)の散布図の比較対象の社員Aをそれぞれ社員B,C,D,Eに代えたものである。 Relative degree R 2 takes a value from 0 to 1, the more the value approaches 1, the shape of the score pattern on the radar chart employee A comparison, indicating that the closer to the shape of the score pattern model personnel. The scatter diagrams of FIGS. 10B to 10E are obtained by replacing the employee A as a comparison target of the scatter diagram of FIG. 10A with employees B, C, D, and E, respectively.
図9に戻り、CPU11は、人材検索条件情報を参照し、面積判定を行うか否かを判別する(ステップS24)。面積判定を行う場合(ステップS24;YES)、CPU11は、モデル人材指定情報に応じたモデル人材のレーダーチャート上の評点パターンの面積と、人材検索条件情報の検索対象範囲の人材の評点パターンの面積と、を算出し、モデル人材の社員に対応する面積と比較対象の社員に対応する面積との面積一致度を算出する(ステップS25)。
Returning to FIG. 9, the
ここで、図5(a)を参照して、レーダーチャート上の評点パターンの面積の算出方法を説明する。評点パターンの面積は、5つの領域AR1,AR2,AR3,AR4,AR5の面積の合計値である。各領域の面積は、次式(2)で算出される。但しj=1,2,3,4,5とする。
ARjの面積=(ARjの一辺となる第1の軸の評価項目の値)×(ARjの一辺となる第2の軸の評価項目の値)×sin(第1、第2の軸の間の角)/2 …(2)
Here, a method for calculating the area of the rating pattern on the radar chart will be described with reference to FIG. The area of the score pattern is the total value of the areas of the five regions AR1, AR2, AR3, AR4, AR5. The area of each region is calculated by the following equation (2). However, j = 1, 2, 3, 4, and 5.
ARj area = (value of the evaluation item of the first axis that is one side of ARj) × (value of the evaluation item of the second axis that is one side of ARj) × sin (between the first and second axes) Corner) / 2 ... (2)
例えば、AR1の面積=(行動力の値)×(統率力の値)×sin72°/2となる。モデル人材について、AR1の面積〜AR5の面積の合計値が算出されて、モデル人材の評点パターンの面積とされる。そして、社員A〜Eの評点パターンの面積も同様に算出される。 For example, the area of AR1 = (value of action power) × (value of command power) × sin 72 ° / 2. For the model human resource, the total value of the area of AR1 to the area of AR5 is calculated and used as the area of the model human resource score pattern. Then, the areas of the rating patterns of the employees A to E are calculated in the same manner.
モデル人材(設計・開発・生産部長),A〜Eの評点パターンの各評価項目の値と、評点パターンの多角形の内部の領域AR1〜AR5の面積と、領域AR1〜AR5の面積の合計値とは、次の表1で表される。
比較する社員A〜Eの評点パターンの面積一致度[%]は、次式(3)で算出される。
面積一致度=(比較する人材の評点パターンの面積)/(モデル人材の評点パターンの面積) …(3)
The area matching degree [%] of the score patterns of the employees A to E to be compared is calculated by the following equation (3).
Area coincidence = (Area of score pattern of human resources to be compared) / (Area of score pattern of model human resources) (3)
社員A〜Eの評点パターンの相関度R2、評点パターンの面積、評点パターンの面積一致度は、次の表2にまとめられる。
図9に戻り、ステップS25の実行後又は面積判定を行わない場合(ステップS24;NO)、CPU11は、人材検索条件情報と、ステップS23で算出された検索対象の各社員の評点パターンの相関度R2と、ステップS25で算出された検索対象の各社員の評点パターンの多角形の内部の面積一致度と、に基づいて、モデル人材に評点パターンが近い人材を検索結果として判定する(ステップS26)。つまり、ステップS26では、検索対象の人材から、モデル人材に評点パターンが近い人材が検索される。ステップS26では、人材検索条件情報の人材検索の判定処理の指定情報に応じて、例えば、相関度R2が所定の指定値(下限)以上で、面積一致度が高い順の検索結果件数の人材が判定される。なお、相関度のみを用いて人材を判定する場合には、例えば、相関度が高い順の検索結果件数の人材が判定される。
Returning to FIG. 9, after step S25 is executed or when area determination is not performed (step S24; NO), the
そして、CPU11は、モデル人材指定情報と、人材検索条件情報と、ステップS26で判定された人材についての、ステップS24で算出された評点パターンの相関度R2及びステップS25で算出された面積一致度と、に基づいて、人材検索結果表示画面情報を生成し、通信部16を介して端末装置20に送信し(ステップS27)、人材検索処理を終了する。
Then, the
ステップS25で生成される人材検索結果表示画面情報の人材検索結果表示画面の具体例として、図8に示す人材検索結果表示画面400を説明する。人材検索結果表示画面400の指定情報部410において、モデル人材指定情報及び人材検索条件情報により人材検索の対象範囲が営業部であり、モデル人材が設計・開発・生産部長であり、検索結果件数が3件であり、判定処理指定が相関度0.8以上であり、項目並替による面積判定を行わない、に指定されているものとする。
A human resource search
人材情報データベース30のうち、所属33が営業部の社員A〜Eのうち、相関度R2が0.8以上の社員が社員B,C,Eである。人材検索結果部420には、面積一致度が高い順に検索結果件数と同じ3名の社員E,B,Cの人材情報が表示されている。人材検索結果部420で表示される社員の人材情報は、その社員の氏名と、その社員及びモデル人材の評点パターンのレーダーチャートと、その社員の面積一致度と、その社員の相関度とである。
Of
ここで、人材検索条件情報において、項目並替による面積判定を行う指定がされた例を説明する。項目並替とは、例えば、面積算出時の評点パターンにおいて、モデル人材の評価項目を、一番大きい値を基準としてできるだけ大きい値同士が近くに配置されるように並べ替え、比較する各社員の評価項目を、そのモデル人材の評価項目の順に並べ替える処理である。項目並替による面積判定は、評点項目を並べ替えた後の評点パターンの面積に対応する面積一致度を用いて人材を検索結果として判定する処理である。 Here, an example in which the area determination by item rearrangement is designated in the personnel search condition information will be described. Item reordering means, for example, in the score pattern at the time of area calculation, the evaluation items of model human resources are rearranged so that as large values as possible are arranged close to each other based on the largest value, and comparison of each employee to be compared This is a process of rearranging the evaluation items in the order of the evaluation items of the model human resources. Area determination by item rearrangement is a process of determining a human resource as a search result using an area coincidence corresponding to the area of the score pattern after rearranging the score items.
ここでは、説明を簡単にするため、次の表3に示すモデル人材、社員a,bを考える。なお、モデル人材、社員a,bの相関度R2は、同じ値であるものとする。
表3は、モデル人材、社員a,bの項目並替をしない場合の評点パターンにおける評価項目の値と、レーダーチャートの領域AR1〜AR5の面積と、領域AR1〜AR5の面積の合計値と、面積一致度と、相関度R2とを有する。表3では、図5(a)と同様に、レーダーチャート上の評価項目が、行動力、統率力、自主性、社交性、論理性の順に並べられている。 Table 3 shows the values of the evaluation items in the score pattern when the items of the model human resources and employees a and b are not rearranged, the areas of the areas AR1 to AR5 of the radar chart, and the total values of the areas of the areas AR1 to AR5. It has an area matching degree, a correlation R 2. In Table 3, as in FIG. 5A, the evaluation items on the radar chart are arranged in the order of action power, leadership power, autonomy, sociality, and logic.
項目並替を行う場合に、人材検索処理のステップS24で評価項目が並び替えられて面積及び面積一致度が算出される。項目並替後のモデル人材、社員a,bの各値を次の表4に示す。
表4は、モデル人材、社員a,bの並べ替え後の評価項目の値と、レーダーチャートの領域AR1〜AR5の面積と、領域AR1〜AR5の面積の合計値と、面積一致度と、相関度R2とを有する。表4では、レーダーチャート上の評価項目が行動力、自主性、統率力、社交性、論理性の順に並べられている。 Table 4 shows the correlation between the value of the evaluation item after the rearrangement of the model human resources and employees a and b, the area of the radar chart areas AR1 to AR5, the total area of the areas AR1 to AR5, and the degree of area coincidence. and a degree R 2. In Table 4, the evaluation items on the radar chart are arranged in the order of action power, independence, leadership, sociality, and logic.
項目並替をしない場合に、面積一致度は、社員aの値が社員bの値よりも大きい。項目並替をした場合に、面積一致度は、社員bの値が社員aの値よりも大きい。項目並替をすると、モデル人材の強み(強点、値が大きい評点)の評価項目の値がより面積及び面積一致度に反映される。 When the items are not rearranged, the area coincidence is greater for employee a than for employee b. When the items are rearranged, the value of the employee b is larger than the value of the employee a. When the items are rearranged, the value of the evaluation item of the strength (strong score, score having a large value) of the model human resource is more reflected in the area and the area matching degree.
以上、本実施の形態によれば、人材検索サーバ10は、記憶部15に人材情報データベース30及びモデル人材情報40を記憶する。そして、CPU11は、端末装置20を介して通信部16によりモデル人材指定情報及び人材検索条件情報の指定入力を受け付け、モデル人材指定情報のモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとを記憶部15から読み出して、モデル人材の評点パターンと検索対象の人材の評点パターンとの相関度を算出する。そして、CPU11は、人材検索条件情報に応じて、算出した評点パターンの相関度が高くて評点パターンがモデル人材に近い人材を検索対象の人材から検索し、通信部16により、検索された人材の人材情報を含む人材検索結果表示画面情報を出力する。
As described above, according to the present embodiment, the human
このため、モデル人材として指定された人材の評点パターンと、人材情報データベース30に格納された人材の評点パターンとの相関度を算出し、評点パターンの相関度が高くて評点パターンの類型がモデル人材に近い人材を検索でき、検索した人材の人材情報を出力できる。特に、モデル人材との相関度が高い人材の抽出を可能としたことにより、ハイパフォーマや、会社として求められる人材像等と同じ類型の人材の検索が可能となるという効果がある。例えば、優秀な経営者の後継者となる可能性が高い社員を若手の頃に発掘することができ、必要な研修・教育を受けさせることにより、効率的な経営者育成や早期の経営者育成を実現することができる。
For this reason, the degree of correlation between the score pattern of the person designated as the model person and the score pattern of the person stored in the
また、CPU11は、モデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンと、の面積及び面積一致度を算出し、算出された相関度及び面積一致度が高くてモデル人材に評点パターンが近い人材を検索対象の人材から検索する。このため、評点パターンの類型及び評価項目の値がモデル人材に近い適切な人材を検索できる。
In addition, the
また、端末装置20を介して通信部16により評点パターンの相関度の下限の指定を受け付け、CPU11は、相関度が前記指定された下限以上で、且つ面積一致度が高い順に、モデル人材に評点パターンが近い人材を検索する。このため、相関度が下限以上で且つ面積一致度が高く評点パターンがモデル人材に近い適切な人材を検索できる。
The specification of the lower limit of the correlation degree of the rating pattern is received by the
また、端末装置20を介して通信部16によりモデル人材の評点パターンの値が高い評点項目が近くなるように評点パターンの評価項目の項目並替の指定を受け付け、CPU11は、項目並替の指定に応じて、モデル人材の評点パターンと人材検索対象の人材の評点パターンとの評点項目を並べ替えて各評点パターンの面積及び面積一度を算出する。このため、モデル人材の強みの評価項目をより面積及び面積一致度に反映することができ、モデル人材の強みを重視して評点パターンが近い人材を検索できる。
In addition, the
また、端末装置20を介して通信部16により人材検索数(検索結果件数)の指定を受け付け、CPU11は、モデル人材に評点パターンが近い前記指定された人材検索数の人材を検索する。このため、所望の適切な数の人材を検索できる。
Also, designation of the number of human resources search (number of search results) is accepted by the
また、端末装置20を介して通信部16により検索対象範囲の指定を受け付け、CPU11は、モデル人材に評点パターンが近い人材を指定された検索対象範囲の人材から検索する。このため、所望の適切な検索対象範囲から人材を検索できる。
In addition, the designation of the search target range is received by the
また、CPU11は、通信部16により、検索された人材の人材情報を端末装置20に送信する。このため、人材検索サーバ10とは別の端末装置20において、検索された人材の人材情報を利用(参照)できる。
In addition, the
以上の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体として記憶部15(ハードディスク)を使用した例を開示したが、この例に限定されない。
その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。
また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も本発明に適用される。
In the above description, an example in which the storage unit 15 (hard disk) is used as a computer-readable medium of the program according to the present invention is disclosed, but the present invention is not limited to this example.
As other computer-readable media, a non-volatile memory such as a flash memory and a portable recording medium such as a CD-ROM can be applied.
A carrier wave is also applied to the present invention as a medium for providing program data according to the present invention via a communication line.
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る人材検索装置及びプログラムの一例であり、これに限定されるものではない。 The description in the above embodiment is an example of the human resource search apparatus and program according to the present invention, and the present invention is not limited to this.
例えば、上記実施の形態の構成において、評価項目に重み付けをする構成としてもよい。ここで、次の表5を用いて、表3のモデル人材と、社員a,bとの面積一致度の算出時に、評価項目に重み付けする構成を説明する。
例えば、端末装置20において、ユーザによる操作部22を介する操作入力により、人材検索条件情報として、面積一致度算出時に、全評価項目のうち、行動力及び社交性の重み付けを高める重み付け情報が指定されたものとする。すると、人材検索サーバ10において、評点パターンの面積の算出時に、表5に示すように、重み付け係数(ここでは3とした)が重み付けを高める評点項目の値に乗算される。そして、重み付けを反映した評点パターンを用いて面積一致度が算出される。重み付けをしない表3の場合に、面積一致度は、社員aの値が社員bの値よりも大きい。しかし、重み付けを反映した表5の場合に、面積一致度は、社員bの値が社員aの値よりも大きくなっている。なお、重み付け係数は、評価項目別の重み付けの度合いに応じて正規化した1〜0の値とし、当該重み付け係数が各評価項目の値に乗算される構成としてもよい。
For example, in the
このように、端末装置20を介して通信部16により評点パターンの各評点項目の重み付け情報の指定を受け付け、CPU11は、重み付け情報に応じて、モデル人材の評点パターンと前記人材検索対象の人材の評点パターンとの面積及び面積一致度を算出する。このため、重み付けの度合いが高い評点項目を重視して、モデル人材に近い人材を検索できる。
In this manner, the
また、次の表6を用いて、表6のモデル人材と、社員a,bとの相関度の算出時に、評価項目に重み付けをする構成を説明する。
例えば、端末装置20において、ユーザによる操作部22を介する操作入力により、人材検索条件情報として、相関度算出時に、全評価項目のうち、行動力、自主性及び社交性の重み付けを高める情報が設定されたものとする。すると、人材検索サーバ10において、評点パターンの相関度の算出時に、表6に示すように、行動力、自主性及び社交性の値のみを用いて相関度が算出される。重み付けをしない表3の場合に、相関度は、社員aの値が社員bの値よりも大きい。しかし、重み付けを反映した表6の場合に、相関度は、社員bの値が社員aの値よりも大きくなっている。
For example, in the
このように、相関度及び面積一致度の算出において、評価項目の重み付けを行うことにより、重み付けの度合いを高めた評価項目を重視して評点パターンがモデル人材に近い人材を検索できる。 In this way, in calculating the correlation degree and the area coincidence degree, by weighting the evaluation items, it is possible to search for human resources whose rating pattern is close to the model human resources with an emphasis on the evaluation items having a higher degree of weighting.
また、上記実施の形態の図8の人材検索結果表示画面400では、人材検索結果部420に、検索された人材の人材情報として、氏名、面積一致度、相関度と、当該人材及びモデル人材のレーダーチャートを有する構成としたが、これに限定されるものではない。評価項目をこれら以外の項目としてもよい。例えば、検索された人材の人材情報が、所属部署名、資格、役職、職種、職掌、性別等、他の情報を有する構成としてもよい。
In the human resource search
また、上記実施の形態では、人材検索サーバ10が、モデル人材情報40を用いて、架空のモデル人材に評点パターンが近い人材を検索する構成としたが、これに限定されるものではない。人材検索サーバ10が、人材情報データベース30を用いて、実在のモデル人材に評点パターンが近い人材を検索する構成としてもよい。例えば、ユーザによりモデル人材として営業部長が指定された場合に、人材情報データベース30の実際の営業部長である社員Eの評価項目の値が、モデル人材の評点パターンとして用いられる構成としてもよい。また、例えば、ユーザによりモデル人材として設計部長、開発部長及び生産部長が指定された場合に、人材情報データベース30の実際の設計部長、開発部長及び生産部長の社員の各評価項目の値の平均値が、モデル人材の評点パターンとして用いられる構成としてもよい。
In the above embodiment, the human
また、上記実施の形態では、人材検索条件指定画面300において、対象範囲指定部310において、検索対象範囲として、部署を指定する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、人材検索条件指定画面において、検索対象範囲として、資格、役職、職種、職掌、性別等、他の情報を指定可能な構成としてもよい。
In the above embodiment, the target
また、上記実施の形態では、評価項目を、行動力、統率力、自主性、社交性、論理性としたが、これに限定されるものではない。評価項目をこれら以外の項目としてもよい。また、評価項目の項目数を5以外の複数の項目数としてもよい。 Moreover, in the said embodiment, although the evaluation item was action power, leadership power, autonomy, sociality, and logic, it is not limited to this. The evaluation items may be other items. Also, the number of evaluation items may be a plurality of items other than five.
また、上記実施の形態では、相関度のみ人材判定や、相関度が所定値以上で、面積一致度が上位の指定数分の人材を判定する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、社員同士の評点パターンの相対比較の結果等を含めて人材を判定してもよい。 Further, in the above embodiment, only the correlation degree is determined as a human resource determination, or the number of human resources corresponding to a designated number having a higher degree of area matching is determined, but the present invention is not limited to this. . For example, human resources may be determined including the result of a relative comparison of score patterns between employees.
また、上記実施の形態では、レーダーチャート上の評点パターンの折れ線の内部の面積を算出して、その面積一致度を求める構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、横軸に所定間隔で各評点項目を配置し、縦軸にその評点項目の値をプロットした評点パターンの2次元グラフにおいて、評点パターンの積分値(評点パターンの下側の面積)を評点パターンの面積として算出し、その面積一致度を算出する構成としてもよい。 Moreover, in the said embodiment, although it was set as the structure which calculates the area inside the broken line of the rating pattern on a radar chart, and calculates | requires the area coincidence, it is not limited to this. For example, in the two-dimensional graph of the score pattern in which each score item is arranged at a predetermined interval on the horizontal axis and the value of the score item is plotted on the vertical axis, the integrated value of the score pattern (the area under the score pattern) is scored It is good also as a structure which calculates as an area of a pattern and calculates the area coincidence.
また、上記実施の形態では、端末装置20が人材検索結果表示処理を行い、人材検索サーバ10が人材検索処理を行う構成としたが、これに限定されるものではない。1台の人材検索装置としての人材検索サーバ10が、人材検索結果表示処理及び人材検索結果表示処理と同様の処理を行う構成としてもよい。人材検索サーバ10において、CPU11は、操作部12を介して入力されたモデル人材指定情報及び人材検索条件情報に応じて、モデル人材に評点パターンが近い人材を検索し、検索した人材の人材情報を含む人材検索結果表示画面を表示部14に表示する。このため、1台の人材検索サーバ10で、モデル人材に評点パターンが近い人材を検索しその人材情報を表示できる。
In the above embodiment, the
また、上記実施の形態における人材検索システム1の各構成要素の細部構成及び細部動作に関しては、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能であることは勿論である。 Moreover, it is needless to say that the detailed configuration and detailed operation of each component of the human resource search system 1 in the above embodiment can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
本発明の実施の形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
<請求項1>
複数の人材について、各人材の評価対象の特性を示す複数の評価項目の値からなる評点パターンを記憶する記憶手段と、
人材検索の基準となるモデル人材と、人材検索条件情報との指定を受け付ける指定手段と、
前記記憶された評点パターンのうち、前記指定されたモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとの相関度を算出する相関度算出手段と、
前記人材検索条件情報に応じて、前記算出された評点パターンの相関度が高くて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する人材検索手段と、
前記検索された人材の人材情報を出力する出力手段と、
を備える人材検索装置。
<請求項2>
前記モデル人材の評点パターンと、前記検索対象の人材の評点パターンと、の面積及び面積一致度を算出する面積一致度算出手段を備え、
前記人材検索手段は、前記算出された相関度及び面積一致度が高くて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する請求項1に記載の人材検索装置。
<請求項3>
前記指定手段は、前記人材検索条件情報として、評点パターンの相関度の下限の指定を受け付け、
前記人材検索手段は、前記相関度が前記指定された下限以上で、且つ面積一致度が高い順に、評点パターンが前記モデル人材に近い人材を検索する請求項2に記載の人材検索装置。
<請求項4>
前記指定手段は、前記人材検索条件情報として、前記面積算出時にモデル人材の評点パターンの値が高い評点項目同士が近く配置されるように評点パターンの評点項目を並べ替える項目並替の指定を受け付け、
前記面積一致度算出手段は、前記項目並替の指定に応じて、モデル人材の評点パターンと前記検索対象の人材の評点パターンとの評点項目を並べ替えて各評点パターンの面積及び面積一致度を算出する請求項2又は3に記載の人材検索装置。
<請求項5>
前記指定手段は、前記人材検索条件情報として、評点パターンの各評点項目の重み付け情報の指定を受け付け、
前記相関度算出手段は、前記重み付け情報に応じて、前記モデル人材の評点パターンと前記検索対象の人材の評点パターンとの相関度を算出し、
前記面積一致度算出手段は、前記重み付け情報に応じて、前記モデル人材の評点パターンと前記検索対象の人材の評点パターンとの面積及び面積一致度を算出する請求項2から4のいずれか一項に記載の人材検索装置。
<請求項6>
前記指定手段は、前記人材検索条件情報として、人材検索数の指定を受け付け、
前記人材検索手段は、評点パターンが前記モデル人材に近い前記指定された人材検索数の人材を検索する請求項1から5のいずれか一項に記載の人材検索装置。
<請求項7>
前記指定手段は、前記人材検索条件情報として、検索対象範囲の指定を受け付け、
前記人材検索手段は、評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記指定された検索対象範囲の人材から検索する請求項1から6のいずれか一項に記載の人材検索装置。
<請求項8>
前記出力手段は、前記検索された人材の人材情報を端末装置に送信する送信手段である請求項1から7のいずれか一項に記載の人材検索装置。
<請求項9>
前記出力手段は、前記検索された人材の人材情報を表示する表示手段である請求項1から7のいずれか一項に記載の人材検索装置。
<請求項10>
コンピュータを、
複数の人材について、各人材の評価対象の特性を示す複数の評価項目の値からなる評点パターンを記憶する記憶手段、
人材検索の基準となるモデル人材と、人材検索条件情報との指定を受け付ける指定手段、
前記記憶された評点パターンのうち、前記指定されたモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとの相関度を算出する相関度算出手段、
前記人材検索条件情報に応じて、前記算出された評点パターンの相関度が高くて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する人材検索手段、
前記検索された人材の人材情報を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
Although the embodiments of the present invention have been described, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes the scope of the invention described in the claims and the equivalents thereof.
The invention described in the scope of claims attached to the application of this application will be added below. The item numbers of the claims described in the appendix are as set forth in the claims attached to the application of this application.
[Appendix]
<Claim 1>
For a plurality of human resources, storage means for storing a score pattern composed of values of a plurality of evaluation items indicating characteristics of evaluation targets of each human resource,
A specification means for accepting designation of a model human resource serving as a reference for human resource search and human resource search condition information;
Correlation degree calculating means for calculating a correlation degree between the specified model human resource score pattern and the search target human resource score pattern among the stored score patterns;
According to the human resource search condition information, human resource search means for searching the human resources to be searched for human resources whose correlation degree of the calculated score pattern is high and whose score pattern is close to the model human resource,
Output means for outputting human resource information of the searched human resources;
A human resource search device comprising:
<Claim 2>
An area coincidence degree calculating means for calculating an area and an area coincidence degree of the model human resource score pattern and the search target human resource score pattern;
The human resource search device according to claim 1, wherein the human resource search unit searches the human resources to be searched for human resources having a high degree of correlation and area coincidence and having a rating pattern close to the model human resource.
<Claim 3>
The designation means accepts designation of a lower limit of the correlation degree of the score pattern as the human resource search condition information,
The human resource search device according to
<Claim 4>
The designation means accepts, as the human resource search condition information, an item rearrangement designation for rearranging the score items of the score pattern so that the score items having high score pattern values of the model human resources are arranged close to each other when the area is calculated. ,
The area coincidence calculation means rearranges the score items of the model human resource score pattern and the search target human resource score pattern according to the designation of the item rearrangement, and calculates the area and the area coincidence of each score pattern. The human resource search device according to
<Claim 5>
The designation means accepts designation of weighting information of each score item of the score pattern as the human resource search condition information,
The correlation degree calculating means calculates a correlation degree between the model human resource score pattern and the search target human resource score pattern according to the weighting information,
5. The area coincidence calculation unit calculates an area and an area coincidence between the model human resource score pattern and the search target human resource score pattern in accordance with the weighting information. The human resource search device described in 1.
<Claim 6>
The designation means accepts designation of the number of personnel searches as the personnel search condition information,
6. The human resource search device according to claim 1, wherein the human resource search unit searches for human resources having the designated human resource search number whose score pattern is close to the model human resource. 7.
<Claim 7>
The designation means accepts designation of a search target range as the human resource search condition information,
The personnel search device according to any one of claims 1 to 6, wherein the personnel search means searches for personnel who have a rating pattern close to the model personnel from the specified search target range.
<Claim 8>
The human resource search device according to any one of claims 1 to 7, wherein the output unit is a transmission unit that transmits human resource information of the searched human resource to a terminal device.
<Claim 9>
The human resource search device according to claim 1, wherein the output unit is a display unit that displays human resource information of the searched human resources.
<Claim 10>
Computer
Storage means for storing a score pattern composed of values of a plurality of evaluation items indicating characteristics of evaluation targets of each human resource for a plurality of human resources;
A designation means for accepting designation of a model human resource serving as a reference for human resource search and human resource search condition information;
Correlation degree calculating means for calculating a correlation degree between the specified model personnel score pattern and the search target personnel score pattern among the stored score patterns;
Human resource search means for searching, from the human resources to be searched, human resources whose correlation degree of the calculated score pattern is high and whose score pattern is close to the model human resource according to the human resource search condition information,
Output means for outputting human resource information of the searched human resources;
Program to function as.
1 人材検索システム
10 人材検索サーバ
11 CPU
12 操作部
13 RAM
14 表示部
15 記憶部
16 通信部
17 バス
20 端末装置
21 CPU
22 操作部
23 RAM
24 表示部
25 記憶部
26 通信部
27 バス
N 通信ネットワーク
1 Human
12
14
22
24
Claims (9)
人材検索の基準となるモデル人材と、人材検索条件情報との指定を受け付ける指定手段と、
前記記憶された評点パターンのうち、前記指定されたモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとの相関度を導出する相関度導出手段と、
前記人材検索条件情報に応じて、前記導出された評点パターンの相関度が高くて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する人材検索手段と、
前記検索された人材の人材情報を出力する出力手段と、
前記モデル人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積と前記検索対象の人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積との面積一致度を導出する面積一致度導出手段と、
を備え、
前記人材検索手段は、前記導出された面積一致度に基づいて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する人材検索装置。 For a plurality of human resources, storage means for storing a score pattern composed of values of a plurality of evaluation items indicating characteristics of evaluation targets of each human resource,
A specification means for accepting designation of a model human resource serving as a reference for human resource search and human resource search condition information;
Correlation degree deriving means for deriving a degree of correlation between the specified model human resource score pattern and the search target human resource score pattern among the stored score patterns;
According to the human resource search condition information, a human resource search means for searching the human resources to be searched for human resources whose correlation degree of the derived score pattern is high and whose score pattern is close to the model human resource,
Output means for outputting human resource information of the searched human resources;
An area coincidence degree derivation means for deriving an area coincidence degree between the area of the figure expressed based on the score pattern of the model human resource and the area of the graphic represented based on the score pattern of the human resource to be searched;
With
The human resource search unit is a human resource search device that searches the human resources to be searched for human resources whose score pattern is close to the model human resources based on the derived area coincidence .
前記人材検索手段は、前記相関度が前記指定された下限以上で、且つ面積一致度が高い順に、評点パターンが前記モデル人材に近い人材を検索する請求項1に記載の人材検索装置。 The designation means accepts designation of a lower limit of the correlation degree of the score pattern as the human resource search condition information,
The human resource search device according to claim 1 , wherein the human resource search unit searches for human resources whose rating pattern is close to the model human resource in descending order of the correlation degree that is equal to or greater than the specified lower limit and the degree of area matching.
前記面積一致度導出手段は、前記項目並替の指定に応じて、モデル人材の評点パターンと前記検索対象の人材の評点パターンとの評点項目を並べ替えて前記モデル人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積と前記検索対象の人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積との面積一致度を導出する請求項1又は2に記載の人材検索装置。 It said designation means, as the information retrieval condition information, accepts the designation of sorting items shuffle play scores item scores pattern as the value of the score pattern of said model personnel high score item together are arranged close,
The area coincidence degree deriving means rearranges the score items of the model human resource score pattern and the search target human resource score pattern in accordance with the item rearrangement designation, and expresses them based on the model human resource score pattern. information retrieval apparatus according to claim 1 or 2 derives the area coincidence degree between the area of a figure represented on the basis of the score pattern area and the search target personnel figure being.
前記相関度導出手段は、前記重み付け情報に応じて、前記モデル人材の評点パターンと前記検索対象の人材の評点パターンとの相関度を導出し、
前記面積一致度導出手段は、前記重み付け情報に応じて、前記モデル人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積と前記検索対象の人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積との面積一致度を導出する請求項1から3のいずれか一項に記載の人材検索装置。 The designation means accepts designation of weighting information of each score item of the score pattern as the human resource search condition information,
The correlation deriving means in response to said weighting information, to derive the correlation between the model human scores pattern and the searched personnel scores pattern,
The area matching degree derivation means, in accordance with the weighting information, and the area of a figure represented on the basis of the score pattern area of the figure and the search target personnel expressed on the basis of the score pattern of said model human The personnel search apparatus according to any one of claims 1 to 3 , wherein an area coincidence degree is derived .
前記人材検索手段は、評点パターンが前記モデル人材に近い前記指定された人材検索数の人材を検索する請求項1から4のいずれか一項に記載の人材検索装置。 The designation means accepts designation of the number of personnel searches as the personnel search condition information,
It said information retrieval means, information retrieval apparatus according to claims 1 to score pattern searches the specified information retrieval number of personnel close to the model human in any one of four.
前記人材検索手段は、評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記指定された検索対象範囲の人材から検索する請求項1から5のいずれか一項に記載の人材検索装置。 The designation means accepts designation of a search target range as the human resource search condition information,
The personnel search device according to any one of claims 1 to 5 , wherein the personnel search means searches for personnel who have a rating pattern close to the model personnel from the specified search target range.
複数の人材について、各人材の評価対象の特性を示す複数の評価項目の値からなる評点パターンを記憶する記憶手段、
人材検索の基準となるモデル人材と、人材検索条件情報との指定を受け付ける指定手段、
前記記憶された評点パターンのうち、前記指定されたモデル人材の評点パターンと、検索対象の人材の評点パターンとの相関度を導出する相関度導出手段、
前記人材検索条件情報に応じて、前記導出された評点パターンの相関度が高くて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索する人材検索手段、
前記検索された人材の人材情報を出力する出力手段、
前記モデル人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積と前記検索対象の人材の評点パターンに基づいて表現される図形の面積との面積一致度を導出する面積一致度導出手段、
として機能させ、
前記人材検索手段は、前記導出された面積一致度に基づいて評点パターンが前記モデル人材に近い人材を前記検索対象の人材から検索するように機能させるためのプログラム。 Computer
Storage means for storing a score pattern composed of values of a plurality of evaluation items indicating characteristics of evaluation targets of each human resource for a plurality of human resources;
A designation means for accepting designation of a model human resource serving as a reference for human resource search and human resource search condition information;
Correlation degree deriving means for deriving a degree of correlation between the specified model human resource score pattern and the search target human resource score pattern among the stored score patterns;
Human resource search means for searching, from the human resources to be searched, human resources having a high correlation degree of the derived score pattern and having a score pattern close to the model human resource according to the human resource search condition information,
Output means for outputting human resource information of the searched human resources;
Area coincidence deriving means for deriving an area coincidence between the area of the figure expressed based on the score pattern of the model human resource and the area of the graphic represented based on the score pattern of the human resource to be searched;
Function as
The human resource search unit is a program for causing a human resource to be searched to search for a human resource whose score pattern is close to the model human resource based on the derived area coincidence .
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